Aplicación de métricas de mantenimiento de software en el ciclo de vida de desarrollo de software orientado a objetos

Presentan Dearthóir como una herramienta prototipo utilizada para refactorizar el código Java automáticamente usando SA. La herramienta iglesia-cristiana.com utilizó dos refactorizaciones, «pullUpMethod» y «pushDownMethod» para modificar la estructura jerárquica del programa de destino.

Además, las métricas utilizadas para probar los enfoques experimentales y ayudar con la refactorización también podrían examinarse más a fondo. Se han realizado algunos estudios que investigan las métricas utilizadas, pero como pueden ser subjetivas, es necesaria una mayor inspección. Asimismo, trabajos recientes han experimentado con el uso de MOEA para la refactorización, y esta es un área interesante para investigar para futuras investigaciones. Aunque se ha realizado un trabajo significativo para probar varios aspectos del mantenimiento basado en búsquedas, existen numerosas áreas en las que la investigación en curso es importante para descubrir nuevas innovaciones en el campo. Un componente importante del mantenimiento basado en búsquedas y SBSE en su conjunto son las métricas que se utilizan para medir la calidad de un programa. Debido a la naturaleza altamente subjetiva de la calidad de un sistema de software, las métricas pueden tener un gran impacto en la utilidad de la técnica de optimización metaheurística, dependiendo de la precisión con la que representen la calidad a los ojos del usuario.

Las métricas de complejidad del software se han estudiado en el paradigma de los procedimientos como un medio cuantitativo para evaluar el proceso de desarrollo de software, así como la calidad de los productos de software. Varios estudios han validado que diversas métricas son indicadores útiles del esfuerzo de mantenimiento en el paradigma procedimental. Sin embargo, las métricas de complejidad lasceldasfotovoltaicas.com del software rara vez se han estudiado en el paradigma orientado a objetos. Se han propuesto muy pocas métricas de complejidad para medir sistemas orientados a objetos y las propuestas no han sido validadas. Esta investigación se concentra en varias métricas de complejidad de software orientado a objetos y la validación de estas métricas con esfuerzo de mantenimiento en dos sistemas comerciales.

Softwaremetrics

Sería útil tener algún tipo de orientación explícita sobre cómo elegir métricas para una técnica de optimización basada en búsquedas. La mayor parte de las investigaciones anteriores se han aplicado a programas orientados a objetos y, como tal, la mayoría de las funciones de aptitud tienen como objetivo mejorar los comportamientos orientados a objetos como la cohesión o la flexibilidad. software mantenimiento El campo obtendría información valiosa con la investigación de las opiniones de los desarrolladores sobre la calidad del software y sobre cómo se maneja actualmente la deuda técnica en el entorno empresarial. O’Keeffe y Ó Cinnéide continuaron investigando en el área de SBSE relacionada con el mantenimiento de software mediante el desarrollo de una herramienta llamada Dearthóir.

Métricas de complejidad de Mccabe

Necesitamos métricas explícitas para guiar la optimización de una solución, pero la visión de la calidad de un desarrollador puede ser diferente a la de otro. De manera similar, la opinión de un programador sobre la calidad puede cambiar de un proyecto a otro o con el tiempo.

Nuevamente, las refactorizaciones deben preservar el comportamiento del programa para que sean aplicables. Para medir la calidad de la solución, los autores emplearon una pequeña suite métrica para analizar la estructura orientada a objetos del programa. Las métricas, «métodos disponibles» y «métodos heredados» se midieron para cada clase en el programa y se utilizó una suma ponderada para dar un valor de aptitud general para la solución. Se demostró que la herramienta reestructura el diseño de la clase para mejorar la cohesión y minimizar la duplicación de códigos.

Varias métricas de software se incorporan en soluciones, como herramientas de gestión del rendimiento de las aplicaciones, junto con datos e información sobre el uso de las aplicaciones, el rendimiento del código, las solicitudes lentas y mucho más. Retrace, la solución APM de Stackify, combina APM, registros, errores, monitoreo y métricas en uno, brindando una solución de desempeño de aplicaciones multi-ambiente completamente integrada para elaspirador-escoba.com nivelar su trabajo de desarrollo. Consulte la entrevista de Stackify con John Sumser con HR Examiner, y uno de los 20 para observar en Big Data de la revista Forbes, para obtener más información sobre DevOps y Big Data. Debe evaluarse si las técnicas de refactorización basadas en búsquedas que se han desarrollado pueden trasladarse al entorno empresarial o si los escenarios de aplicación del mundo real sacarán a la luz más problemas.

• La técnica de búsqueda también se comparó con otras dos técnicas que utilizaban una suma ponderada de métricas para medir el software.
• También utilizaron una serie de medidas de rendimiento multiobjetivo para compararlas con otros algoritmos multiobjetivo.
• Para medir la robustez, utilizaron fórmulas para aproximar la gravedad del olor y la importancia de los olores del código fijo, así como para medir la cantidad de olores del código fijo.
• El número de objetivos se redujo a ocho y se cambió para representar los atributos de calidad de la suite QMOOD, así como otras funciones métricas agregadas.
• Utilizaron NSGA-II en seis programas Java de código abierto diferentes de diferentes tamaños y dominios para crear una población de soluciones que utilizaban la robustez y la calidad del software en la medición de la aptitud.
• Los otros MOEA eran comparables cuando la cantidad de objetivos utilizados en la búsqueda era menor, pero a medida que aumentaba la cantidad de objetivos utilizados, los resultados se volvían menos competitivos con NSGA-III.